Topp 10 tekniker för artificiell intelligens

Artificiell intelligens har förändrat vårt sätt att leva med innovativ teknik. AI har tagit en storm i alla branscher och har en djupgående inverkan på alla sektorer i samhället. Termen artificiell intelligens myntades första gången 1956 vid en konferens. Diskussionen av konferensen ledde till tvärvetenskaplig informationsteknologisk naturspråksgeneration. Tillkomsten av internet hjälpte tekniken att utvecklas exponentiellt. Teknik för artificiell intelligens var en fristående teknik i trettio år, men nu är tillämpningarna utbredda inom alla områden i livet. Artificiell intelligens är känd under AL-akronymen och är processen att återskapa mänsklig intelligens i maskiner.

Antagandet av artificiell intelligens har ökat från 4% till 15% under 2018-2019, enligt Gartner-rapporten. Många nya och framväxande teknologier är inbäddade i artificiell intelligens. Nystartade företag till gigantiska organisationer är i en ratrace för att implementera artificiell intelligens för operationell excellens, datautvinning, etc. Låt oss diskutera de tio senaste artificiella intelligensteknologierna.

Om du vill bli en artificiell intelligens certifierad professionell, besök då Mindmajix – En global utbildningsplattform online: “Artificial Intelligence Certification Course”. Den här kursen hjälper dig att uppnå excellens inom detta område.

Senaste artificiell intelligensteknik

Naturligt språkgenerering

Maskiner bearbetar och kommunicerar på ett annat sätt än den mänskliga hjärnan. Naturligt språkgenerering är en trendig teknik som omvandlar strukturerad data till modersmålet. Maskinerna är programmerade med algoritmer för att konvertera data till ett önskvärt format för användaren. Naturligt språk är en delmängd av artificiell intelligens som hjälper innehållsutvecklare att automatisera innehåll och leverera i önskat format. Innehållsutvecklarna kan använda det automatiserade innehållet för att marknadsföra på olika sociala medieplattformar och andra medieplattformar för att nå ut till målgruppen. Mänsklig intervention kommer att minska avsevärt eftersom data kommer att konverteras till önskade format. Data kan visualiseras i form av diagram, grafer, etc.

Taligenkänning

taligenkänning Taligenkänning är en annan viktig delmängd av artificiell intelligens som omvandlar mänskligt tal till ett användbart och begripligt format för datorer. Taligenkänning är en bro mellan människans och datorns interaktioner. Tekniken känner igen och omvandlar mänskligt tal på flera språk. Siri från iPhone är ett klassiskt exempel på taligenkänning.

Virtuella agenter

growlerVirtuella agenter har blivit värdefulla verktyg för instruktionsdesigners. En virtuell agent är en datorapplikation som interagerar med människor. Webb- och mobilapplikationer tillhandahåller chatbots som deras kundtjänstagenter för att interagera med människor för att svara på deras frågor. Google Assistant hjälper till att organisera möten, och Alexia från Amazon hjälper till att göra din shopping enkel. En virtuell assistent fungerar också som en språkassistent, som plockar ledtrådar från dina val och preferenser. IBM Watson förstår de typiska kundtjänstfrågor som ställs på flera sätt. Virtuella agenter fungerar också som mjukvara-som-en-tjänst.

Beslutshantering

Moderna organisationer implementerar beslutshanteringssystem för datakonvertering och tolkning till prediktiva modeller. Applikationer på företagsnivå implementerar beslutshanteringssystem för att ta emot uppdaterad information för att utföra affärsdataanalyser för att underlätta organisatoriskt beslutsfattande. Beslutshantering hjälper till att fatta snabba beslut, undvika risker och att automatisera processen. Beslutshanteringssystemet är brett implementerat inom finanssektorn, hälso- och sjukvården, handel, försäkringssektorn, e-handel m.m.

Biometri

bio-metricsDjup inlärning en annan gren av artificiell intelligens som fungerar baserat på artificiella neurala nätverk. Denna teknik lär datorer och maskiner att lära sig genom exempel precis som människor gör. Termen “djup” myntades eftersom den har dolda lager i neurala nätverk. Vanligtvis har ett neuralt nätverk 2-3 dolda lager och kan ha maximalt 150 dolda lager. Deep learning är effektivt på enorma data för att träna en modell och en grafisk bearbetningsenhet. Algoritmerna arbetar i en hierarki för att automatisera prediktiv analys. Deep learning har spridit sina vingar inom många områden som flyg och militär för att upptäcka objekt från satelliter, hjälper till att förbättra arbetarnas säkerhet genom att identifiera riskincidenter när en arbetare kommer nära en maskin, hjälper till att upptäcka cancerceller, etc.

Maskininlärning

maskininlärningMaskininlärning är en uppdelning av artificiell intelligens som gör det möjligt för maskinen att göra meningsfulla data från datamängder utan att faktiskt programmeras. Maskininlärningsteknik hjälper företag att fatta välgrundade beslut med dataanalys som utförs med hjälp av algoritmer och statistiska modeller. Företag investerar mycket i maskininlärning för att skörda fördelarna av dess tillämpning inom olika områden.

Sjukvården och läkarkåren behöver maskininlärningstekniker för att analysera patientdata för att förutsäga sjukdomar och effektiv behandling. Bank- och finanssektorn behöver maskininlärning för analys av kunddata för att identifiera och föreslå investeringsalternativ för kunder och för att förebygga risker och bedrägerier. Återförsäljare använder maskininlärning för att förutsäga förändrade kundpreferenser, konsumentbeteende, genom att analysera kunddata.

För mer information: Maskininlärning vs artificiell intelligens

Robotisk processautomation

robotic-process-automationRobotic process automation är en tillämpning av artificiell intelligens som konfigurerar en robot (mjukvaruapplikation) för att tolka, kommunicera och analysera data. Denna disciplin artificiell intelligens hjälper till att automatisera delvis eller helt manuella operationer som är repetitiva och regelbaserade.

Peer-to-peer-nätverk

maskinlärande Peer-to-peer-nätverket hjälper till att ansluta mellan olika system och datorer för datadelning utan att data överförs via servern. Peer-to-peer-nätverk har förmågan att lösa de mest komplexa problemen. Denna teknik används i kryptovalutor. Implementeringen är kostnadseffektiv eftersom enskilda arbetsstationer är anslutna och servrar inte är installerade.

Plattformar för djupinlärning

djupinlärningDjuplärande en annan gren av artificiell intelligens som fungerar baserat på artificiella neurala nätverk. Denna teknik lär datorer och maskiner att lära sig genom exempel precis som människor gör. Termen “djup” myntades eftersom den har dolda lager i neurala nätverk. Vanligtvis har ett neuralt nätverk 2-3 dolda lager och kan ha maximalt 150 dolda lager.

Deep learning är effektivt på enorma data för att träna en modell och en grafisk bearbetningsenhet. Algoritmerna arbetar i en hierarki för att automatisera prediktiv analys. Deep learning har spridit sina vingar inom många områden som flyg och militär för att upptäcka objekt från satelliter, hjälper till att förbättra arbetarnas säkerhet genom att identifiera riskincidenter när en arbetare kommer nära en maskin, hjälper till att upptäcka cancerceller, etc.

AL-optimerad hårdvara

ai-optimized-hardware Programvara för artificiell intelligens har en hög efterfrågan i affärsvärlden. I takt med att uppmärksamheten för mjukvaran ökade uppstår också ett behov av den hårdvara som stödjer mjukvaran. Ett konventionellt chip kan inte stödja modeller med artificiell intelligens. En ny generation av artificiell intelligens-chips utvecklas för neurala nätverk, djupinlärning och datorseende.

AL-hårdvaran inkluderar processorer för att hantera skalbara arbetsbelastningar, inbyggt kisel för speciellt ändamål för neurala nätverk, neuromorfa chips, etc. Organisationer som Nvidia, Qualcomm. AMD skapar chips som kan utföra komplexa AI-beräkningar. Sjukvård och bil kan vara de industrier som kommer att dra nytta av dessa chips.

Slutsats

Sammanfattningsvis representerar artificiell intelligens beräkningsmodeller för intelligens. Intelligens kan beskrivas som strukturer, modeller och operativa funktioner som kan programmeras för problemlösning, slutsatser, språkbearbetning etc. Fördelarna med att använda artificiell intelligens skördas redan inom många sektorer.

Organisationer som antar artificiell intelligens bör köra tester förutgivna för att eliminera fördomar och fel. Designen, modellerna, ska vara robusta. Efter att ha släppt konstgjorda system bör företag övervaka kontinuerligt i olika scenarier. Organisationer bör skapa och upprätthålla standarder och anlita experter från olika discipliner för bättre beslutsfattande. Målet och framtida mål för artificiell intelligens är att automatisera alla komplexa mänskliga aktiviteter och eliminera fel och fördomar.

Om du är intresserad av att lära dig artificiell intelligens och bli en artificiell intelligensexpert? Kolla då in vår certifieringskurs för artificiell intelligens i dina städer nära.

Dessa kurser är inkorporerade med liveinstruktörsledd utbildning, industrianvändningsfall och praktiska liveprojekt. Detta utbildningsprogram kommer att göra dig till en expert på artificiell intelligens och hjälpa dig att uppnå ditt drömjobb.

Leave a Reply

Your email address will not be published.